WO2019239634A1 - 電力取引支援装置及び電力取引支援方法 - Google Patents

電力取引支援装置及び電力取引支援方法 Download PDF

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WO2019239634A1
WO2019239634A1 PCT/JP2019/005602 JP2019005602W WO2019239634A1 WO 2019239634 A1 WO2019239634 A1 WO 2019239634A1 JP 2019005602 W JP2019005602 W JP 2019005602W WO 2019239634 A1 WO2019239634 A1 WO 2019239634A1
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variable range
power
output variable
candidate
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民圭 曹
浩人 佐々木
良和 石井
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to a power trading support device and method for supporting trading participation in the power market.
  • the pre-hour market uses the Zaraba system.
  • ⁇ Zaraba-type power transaction is established as soon as buy and sell bid order conditions match. Transactions are conducted up to 1 hour before the power generation time, and the final contract amount is determined by the total contract amount until the end of the market. However, if the final contract amount cannot be generated, the clearing fee (hereinafter referred to as imbalance penalty) must be paid according to the imbalance. Against this background, there is a need for a method for supporting transactions with a reduced imbalance penalty in the pre-hours market.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2004-26883 discloses “determining whether there is an imbalance with a gap between the power supply amount in a predetermined time period and the predicted demand power amount. If an imbalance occurs, an alert is output. "This helps the user to resolve imbalances.”
  • Patent Document 2 states that “By creating a bidder's marginal cost curve, creating bid data that can increase profits by power trading from the marginal cost curve, and calculating expected revenue for the assumed transaction price, It helps to determine the best selling and buying bid price and amount on the exchange. "
  • the conventional power trading support system has the following problems.
  • Patent Document 1 describes an imbalance between the power supply amount and the pre-side demand power amount, but does not describe the difference between the planned value and the actual value.
  • Patent Document 2 there is a description about a support method for determining a bid price and a bid amount, but there is no description about an imbalance penalty.
  • the present invention aims to provide a power trading support device that reduces imbalance penalty in the market before time in order to solve the problems of the above-described conventional power trading support system.
  • the present invention provides an output variable range calculation unit that calculates an output variable range of a power generation facility, a bid candidate calculation unit that calculates bid candidates that are candidates for power trading based on the output variable range, A bid type determination unit that determines the type of bid candidate based on the relationship between the output variable range and a fixed amount; a bid optimization unit that calculates a bid amount and a bid price based on the bid candidate and the type of bid candidate; A transaction execution unit that executes a bid based on a bid amount and the bid price is provided.
  • FIG. 1 shows the overall configuration of a power trading support apparatus according to the present invention.
  • the power transaction support device 1 includes a database 11, an equipment model base transaction planning unit 12, an operation planning unit 13, a screen display unit 14, a state monitoring unit 15, and a transaction execution unit 16.
  • the database 11 stores operation plan data, facility information data, transaction history data, power market data, and the like as input data.
  • the operation plan data includes an operation mode in which the power generation equipment is activated every time, and the amount of power generation.
  • Equipment information data includes energy demand data, fuel data, equipment specification data, operation value data, power generation history, and operating time of power generation equipment.
  • Energy demand data is energy demand data that power generation facilities need to supply, and includes power demand data or heat demand data.
  • the heat demand data is time series data of heat demand.
  • the heat demand data is input to the database 11 when the area or factory is obligated to supply heat by a cogeneration system or the like.
  • Fuel data includes fuel unit price, fuel usage constraint, purchased fuel amount, and used fuel amount.
  • Equipment specification data is information on the specifications of power generation equipment. Equipment is not limited to generators, but includes equipment related to power generation. For example, the cogeneration system may supply heat depending on the power generation equipment, and the equipment specification data includes specification information of the equipment constituting the heat pipe network therefor. It also contains data on equipment catalogs.
  • Operation value data includes limit values set in customer operations.
  • the transaction history data includes transaction history data executed and bid in a plurality of power trading markets of the power exchange, and includes market type, product name, bid status, bid price, bid amount, and bid time.
  • the electricity market data is data including the real-time bid price, bid amount, and order type of a product at a certain time. Includes historical electricity market data and forecast electricity market data.
  • the facility model base transaction planning unit 12 includes an output variable range calculation unit 121, a bid candidate calculation unit 122, and a bid type determination unit 123.
  • the output variable range calculation unit 121 calculates the output variable range based on information from the database 11.
  • the bid candidate calculation unit 122 calculates bid conditions (hereinafter referred to as bid candidates) that are candidates for power trading based on the calculated output variable range.
  • bid candidates bid conditions
  • the required bids and other bids are distinguished for the calculated bid conditions, the bids are optimized, and a transaction plan is created. Examples of specific processing procedures will be described later.
  • the operation plan unit 13 creates and updates the operation plan of the power generation facility including the start / stop plan of the power generation facility and the power generation amount based on the information acquired from the database 11.
  • the screen display unit 14 displays the transaction plan created by the equipment model-based transaction plan unit 12 on the screen. It is possible to deal with cases where transactions are made automatically and when transactions are made manually. A specific example of the screen display will be described later.
  • the state monitoring unit 15 monitors the operating state of the power generation facility. When the constraint condition is violated, the fact that the constraint condition is violated is transmitted to the equipment model base transaction plan unit 12 and the operation plan unit 13, and the transaction plan and the operation plan are updated.
  • the transaction execution unit 16 executes a bid in the power transaction system based on the recommended transaction by the equipment model base transaction plan unit 12.
  • FIG. 2 is an example of a processing flow of the power trading support device 1.
  • step S101 the facility model base transaction planning unit 12 reads transaction history data, power market data, and facility information data from the database 11.
  • step S102 the equipment model-based transaction planning unit 12 creates a transaction plan based on the data read in step S101, and stores the created transaction plan in the database 11.
  • An example of a specific processing procedure in step S102 will be described later.
  • step S103 the transaction plan created in step S102 is displayed on the screen display unit 14.
  • a specific example of the screen display will be described later.
  • step S104 a power transaction is executed.
  • the transaction execution unit 16 automatically executes the transaction.
  • the transaction execution unit 16 executes the transaction by inputting an execution command.
  • step S105 the transaction history data executed by the operation planning unit 13 in the transaction executed in S104 from the database 11 is acquired.
  • step S106 the operation planning unit 13 updates the operation plan of the power generation facility based on the execution result acquired in step S105.
  • FIG. 3 is an example of a specific processing flow of the equipment model base transaction planning unit 12 in step S102. Specific processing of each step will be described later.
  • step S101 transaction history data, power market information data, and facility information data are read from the database 11.
  • step S202 the output variable range is calculated using the data read in step S101.
  • step S203 bid candidates are calculated based on the output variable range calculated in S202.
  • step S204 based on the output variable range calculated in step S202, a process for distinguishing the required bid from other bids is performed.
  • step S205 bid optimization is performed using the essential bids, other bids, and the combined bids of the essential bids and other bids distinguished in step S204.
  • Bid optimization optimizes the profit or profit from a transaction to determine the bid amount and bid price. By setting the risk of mandatory bidding high and the risk of other bidding low, it is possible to perform optimization including the risk of imbalance penalty.
  • step S206 a transaction plan is created based on the result optimized in step S205, and the transaction plan is stored in the database 11.
  • step S202 the method in which the equipment model base transaction plan part 12 calculates an output variable range is demonstrated.
  • the output variable range is calculated from the transaction history and power generation facility constraints.
  • the constraint conditions include a constraint condition caused by the performance of the power generation facility, a power or heat supply constraint, a fuel constraint, and a constraint due to a contract result in the power trading market.
  • the constraint conditions resulting from the performance of the power generation facility include the maximum output and the minimum output of the power generation facility, the ramp rate, the time taken to start, the time taken to stop, the minimum drive time, and the minimum stop time.
  • the reference time t for calculating the output variable range is determined. Since the output variable range by the ramp rate varies depending on the time difference from the reference time, the reference time is calculated on the basis of the time at which approximately fixed quantity is determined or the actual power generation time. Assuming a ramp-up or ramp-down operation from the reference time t, the maximum value P max and the minimum value P min of the output variable range at the next time t + 1 from the ramp rate are calculated as follows.
  • P max (t + 1) is the maximum output value at time t + 1
  • P min (t + 1) is the minimum output value at time t + 1
  • P (t) is the power generation amount at reference time t
  • ⁇ r is This is the output change amount at time t + 1 due to the ramp rate.
  • the output variable range P r is P max (t + 1) ⁇ P min (t + 1).
  • FIG. 4 is an example in which the output variable range at a certain time t + 1 is calculated with the reference time as t.
  • P max and P min are greater than or equal to the maximum output on the equipment specification or less than the minimum output
  • P max is the maximum output on the equipment specification
  • P min is the lowest output on the equipment specification
  • the time required for starting, the time required for stopping, the minimum drive time, and the minimum stop time are time-dependent constraints. Depending on the equipment, there is equipment that must satisfy the minimum drive time. If the operation time of the power generation equipment stored in the database 11 cannot be stopped due to the restriction of the minimum drive time, P min indicates the minimum output in the equipment specifications. The lower limit. If the continuous operation time of the power generation facility is longer than the minimum drive time, P min is zero.
  • the amount of power generation may be determined by the amount of heat generated to satisfy the heat supply. Even in this case, if there is a boiler or a heat storage facility, the variable output range can be calculated by taking into account the amount of heat generated from the facility.
  • the contract results from power transactions are used to calculate the output variable range. For example, if the product at the time before and after the product at the time when the output variable range is calculated is regarded as a contract or tentatively the final contract, the output variable range of the product at a certain time in step S202 so as to satisfy the contract quantification. Is calculated.
  • the bid candidate calculation unit 122 calculates bid candidates in step S203 based on the output variable range calculated in step S202.
  • the bid condition includes a bid amount. At this time, bid candidates are calculated for each product alone, and the influence between products is evaluated when an optimization process described later is performed.
  • Bid candidates are extracted based on market prices, power generation costs, and contract prices in other markets. If the market price is higher than the power generation cost and the contract price in another market, the bid candidate for sale is calculated by subtracting the contracted amount from the maximum value of the output variable range. When the market price is lower than the power generation cost and the contract price in other markets, a bid candidate for buying is calculated by subtracting the minimum value of the output variable range from the contract quantity.
  • the bid type determination unit 123 determines the type of bid candidate calculated in step S203 in step 204.
  • the process of S204 will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 5 and 6 are diagrams for explaining the essential bid.
  • FIG. 5 shows an example of a mandatory bid for a sell order
  • FIG. 6 shows an example of a mandatory bid for a buy order.
  • Fig. 7 shows the case where the fixed amount is within the variable output range.
  • the value obtained by subtracting about fixed amount from the maximum value of the output variable range is set as the other bid.
  • a value obtained by subtracting a fixed amount from the minimum value of the output variable range is set as another bid.
  • FIG. 8 shows a case where essential bids and other bids are combined. Since the approximately fixed amount is less than the minimum value of the output variable range, the value obtained by subtracting the approximate fixed amount from the minimum value of the output variable range is set as the required bid, but it is possible to increase the bid amount by adding other bids. .
  • This bidding method is a combined bidding.
  • the bid type determination unit 123 determines whether the bid candidate calculated in step S203 is an essential bid, another bid, or a combined bid.
  • the equipment model base transaction planning unit 12 performs bid optimization in step S205.
  • the bid price and bid amount for each bid are set.
  • the bid price is optimized to maximize revenue or profit based on the price forecast.
  • the bid price set based on real-time electricity market information shall be the marginal cost plus the margin.
  • the margin may be a fixed value, or may be set dynamically according to changes in market conditions. Further, the margin may be set according to the bid risk of essential bids, other bids, and combination bids. Bidding risk is the risk of paying an imbalance penalty when a bid is unsuccessful, assuming that each bid is a final bid.
  • the bid risk can be calculated by setting the risk of mandatory bids to 1, other bids being 0, and combination bids by the ratio of mandatory bids and other bids.
  • risk distribution may be set and a risk may be calculated according to a bid amount.
  • other commitments amount by bidding P max or It is better to set the risk distribution so that the risk becomes higher as it approaches P min .
  • the bid amount of each transaction is optimized so that profits or profits are maximized based on price prediction by searching for possible bid combinations from bid candidates.
  • the possible combinations of bids are searched for by sequentially adding a plurality of products to a plurality of products with large profits or profits while evaluating the same constraint conditions as in S202.
  • FIG. 9 is an example of a recommended transaction confirmation screen by the screen display unit 14.
  • the recommended transaction confirmation screen C0 includes a setting button C1, an approximately quantitative confirmation screen C2, a power market information screen C3, and a recommended transaction confirmation screen C4. Other screens may be added as necessary.
  • FIG. 10 is an example of the setting screen C11.
  • the screen display unit 14 displays the setting screen C11.
  • the transaction mode can be selected from automatic or manual.
  • Approximate quantification confirmation screen C2 displays approximate quantification and recommended transactions.
  • the about quantitative confirmation screen C2 includes a total about quantitative confirmation screen C21 and an individual about quantitative confirmation screen C22.
  • FIG. 11 is an example of a total approximately quantitative confirmation screen C21.
  • the total quantification confirmation screen C21 can select display units such as day, week, month, and year, and the screen display unit 14 displays the total quantification in the display unit on the total quantification confirmation screen C21. In addition, approximately quantitative values in each market are displayed separately.
  • FIG. 12 is an example of the individual about quantitative confirmation screen C22.
  • the time can be selected on the individual approximate quantitative confirmation screen C22, and the screen display unit 14 displays the approximate quantitative and recommended transactions at each time on the individual approximate quantitative confirmation screen C22.
  • the user can change the screen of the individual approximate quantitative confirmation screen C22 to the contents of each time by clicking each time on the total approximate quantitative confirmation screen C21.
  • the reason why mandatory bid is necessary is also displayed.
  • FIG. 13 shows an example of the electricity market information screen C3.
  • the screen display unit 14 displays on the power market information screen C3 the market price in the market before time, the order quantity and the price of buying and selling. It also displays the predicted value of the market price.
  • the recommended transaction is displayed on the electric power market information including the market price and the predicted value of the market price, and the electric power market information and the recommended transaction can be easily compared.
  • FIG. 14 shows an example of the recommended transaction confirmation screen C4.
  • the user can select a display unit, a target date, and a product. For example, when the target date is selected and the display unit is selected as one day, the screen display unit 14 displays the recommended transaction for the target date on the recommended transaction confirmation screen C4.
  • the recommended transaction is searched, and the product is displayed at a position where the user can check without scrolling.
  • the recommended transaction display items may include products, bid / offer, bid price, power generation cost, bid amount, bid type, bid risk, sales, pre-bid position, and post-bid position.
  • the screen display unit 14 displays the total change in sales due to the recommended transaction in a summary column as a graph.
  • the user can select whether or not the recommended transaction can be executed by C41 or C42.
  • the output variable range is calculated according to the constraint condition due to the performance of the power generation facility, the power or heat supply constraint, the fuel constraint, and the constraint based on the contract result in the power trading market, and the bid candidate
  • the type it is possible to grasp the imbalance penalty, and by relaxing the bid conditions of the bid that causes the imbalance penalty, it is possible to conduct a transaction with a reduced imbalance penalty.
  • the user can grasp the recommended transaction and the dynamically changing power market information at the same time in the pre-time market of the Zaraba method. Can assist with selection and execution.
  • Power trading support device 11 Database 12: Equipment model base transaction planning unit 13: Operation planning unit 14: Screen display unit 15: State monitoring unit 16: Transaction execution unit

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Abstract

時間前市場においてインバランスペナルティを低減する電力取引支援装置を提供することができる。　発電設備の出力可変範囲を算出する出力可変範囲算出部と、出力可変範囲に基づいて、電力取引の候補となる入札候補を算出する入札候補算出部と、出力可変範囲と約定量の関係に基づいて入札候補の種類を判定する入札種類判定部と、入札候補と前記入札候補の種類に基づいて入札量と入札価格を算出する入札最適化部と、入札量と前記入札価格に基づいて入札を実行する取引実行部とを備えることを特徴とする。

Description

電力取引支援装置及び電力取引支援方法
　本発明は電力市場における取引参加を支援する電力取引支援手装置及び方法に関する。
　発電事業者は、電力需要と電力需給を一致させる実需同時同量を満たす義務があったが、2016年4月からの電力自由化により、発電時刻の一時間前に提出する計画値と実績値を一致させる計画値同時同量を満たす義務がある。これに伴い、計画値と実績値の差分（以下、インバランスという）を調節する市場として時間前市場の重要性が高まっている。
　時間前市場は、市場メカニズムを活用することで、高い発電利益が獲得できる。時間前市場は、オークション方式のスポット市場とは異なり、ザラバ方式を採用している。
　ザラバ方式の電力取引は、買いと売りの入札注文条件が一致すれば、すぐ取引が成立する。取引は発電時刻1時間前まで行われ、最終的な約定量は市場終了までの合計約定量によって決まる。しかし、最終的な約定量を発電できない場合には、インバランスに応じて清算代金（以下、インバランスペナルティという）を支払わなければいけない。そのような背景から、時間前市場においてインバランスペナルティを低減した取引を支援する方法が求められる。
　電力取引を支援する技術として、以下に示す技術が知られている。
　特許文献１には、「所定時間帯の電力供給量と、予測需要電力量とのギャップがあるインバランスがあるかどうかの判定を行う。インバランスが発生する場合には、アラートを出力することで、ユーザによるインバランスの解消を支援する。」と記載されている。
　特許文献２には、「入札者の限界費用曲線を作成し、限界費用曲線から電力取引によって利益を上げることのできる入札データを作成し、想定した取引価格に対する想定収益を計算することにより、電力取引所における最適な売りと買いの入札価格および入札量の決定を支援できるようにしたものである。」と記載されている。
特開2017-182698号公報 特開2007-41969号公報
　しかし、従来の電力取引支援システムにおいては、次のような問題点がある。
　特許文献1においては、電力供給量と予側需要電力量のインバランスは記載されているが、計画値と実績値の差分についての記載はない。
　特許文献２においては、入札価格および入札量の決定の支援方法についての記載はあるが、インバランスペナルティについての記載はない。
　ザラバ方式の時間前市場は取引が不成立する場合があり、取引が不成立することによってインバランスペナルティを把握可能な手段が求められる。
　本発明は、上記の従来の電力取引支援システムの問題点を解決するため、時間前市場においてインバランスペナルティを低減する電力取引支援装置を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために本発明は、発電設備の出力可変範囲を算出する出力可変範囲算出部と、出力可変範囲に基づいて、電力取引の候補となる入札候補を算出する入札候補算出部と、出力可変範囲と約定量の関係に基づいて入札候補の種類を判定する入札種類判定部と、入札候補と前記入札候補の種類に基づいて入札量と入札価格を算出する入札最適化部と、入札量と前記入札価格に基づいて入札を実行する取引実行部とを備えることを特徴とする。
　本発明によれば、時間前市場においてインバランスペナルティを低減する電力取引支援装置を提供することができる。
本発明の実施例に係る電力取引支援装置の全体構成図の例である。 本発明の実施例に係る力取引支援装置の全体の処理フローの例である。 本発明の実施例に係る設備モデルベース取引計画部のフローの例である。 本発明の実施例に係る出力可変範囲の例を説明する図である。 本発明の実施例に係る売り注文の必須入札の例を説明する図である。 本発明の実施例に係る買い注文の必須入札の例を説明する図である。 本発明の実施例に係るその他の入札の例を説明する図である。 本発明の実施例に係る組み合わせ入札の例を説明する図である。 本発明の実施例に係る全体の画面構成の例である。 本発明の実施例に係る設定画面の例である。 本発明の実施例に係る全約定量確認画面の例である。 本発明の実施例に係る個別約定量確認画面の例である。 本発明の実施例に係る電力市場情報画面の例である。 本発明の実施例に係る推奨取引確認画面の例である。
　以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図するものではない。
　（全体構成）
　本発明の実施例に係る電力取引支援装置の全体の構成と処理フローを図１及び図２を用いて説明する。
　図１は、本発明に関わる電力取引支援装置の全体構成を示している。電力取引支援装置１は、データベース１１と設備モデルベース取引計画部１２と運転計画部１３と画面表示部１４と状態監視部１５と取引実行部１６を備える。
　データベース１１は、運転計画データ、設備情報データ、取引履歴データ、電力市場データ等を入力データとして保存する。
　運転計画データは、発電設備の時刻毎の起動状態がわかる運転モード、発電量を含む。　
　設備情報データは、エネルギー需要データ、燃料データ、設備仕様データ、運用値データ、発電量履歴、発電設備の運転時間を含む。
　エネルギー需要データは、発電設備が供給必要なエネルギー需要データであり、電力需要データまたは熱需要データを含む。
　熱需要データは、熱需要の時系列データである。熱需要データは、コジェネレーションシステム等で地域または工場に熱の供給義務がある場合にデータベース１１に入力される。
　燃料データは、燃料単価、燃料使用制約条件、購入燃料量、使用燃料量を含む。
　設備仕様データは、発電設備の仕様の情報である。設備は発電機に限らず、発電に関わる設備を含む。例えば、コジェネレーションシステムは、発電設備によっては熱を供給する場合があり、設備仕様データはそのための熱パイプネットワークを構成する設備の仕様情報も含む。また、設備のカタログ上のデータを含む。
　運用値データは、顧客の運用上で設定した制限値を含む。
　取引履歴データは、電力取引所の複数の電力取引市場で約定また、入札した取引履歴データを含み、市場の種類、商品名、入札状況、入札価格、入札量、入札時刻を含む。
　電力市場データは、ある時刻の商品のリアルタイムの入札価格、入札量、注文種類を含むデータである。過去の電力市場データ及び予側電力市場データを含む。
　設備モデルベース取引計画部１２は、出力可変範囲算出部１２１と、入札候補算出部１２２と、入札種類判定部１２３とを有する。出力可変範囲算出部１２１は、データベース１１からの情報に基づいて、出力可変範囲を算出する。入札候補算出部１２２は、算出された出力可変範囲に基づいて、電力取引の候補となる入札条件（以降、入札候補という）を算出する。さらに、算出した入札条件について必須入札とその他入札を区別し、入札を最適化し、取引計画を作成する。それぞれの具体的な処理手順の例は、後述する。
　運転計画部１３は、データベース１１から取得した情報に基づいて、発電設備の起動/停止計画と発電量を含む発電設備の運転計画を作成および更新する。
　画面表示部１４は、設備モデルベース取引計画部１２が作成した取引計画を画面表示する。自動で取引をする場合と手動で取引する場合に対応可能である。具体的な画面表示の例は後述する。
　状態監視部１５は、発電設備の運転状態を監視する。制約条件を違反する場合は、設備モデルベース取引計画部１２と運転計画部１３に制約条件を違反する状態であることを伝達し、取引計画と運転計画を更新する。
　取引実行部１６は、設備モデルベース取引計画部１２による推奨取引に基づいて、電力取引システムにおいて入札を実行する。
　　図２は、電力取引支援装置１の処理フローの例である。
　ステップＳ１０１では、設備モデルベース取引計画部１２がデータベース１１から取引履歴データ、電力市場データ、設備情報データを読み込む。
　ステップＳ１０２では、設備モデルベース取引計画部１２がステップＳ１０１で読み込んだデータを元に取引計画を作成し、作成した取引計画をデータベース１１に保存する。ステップＳ１０２の具体的な処理手順の例は後述する。
　ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で作成した取引計画を画面表示部１４に表示する。具体的な画面表示の例は後述する。
　ステップＳ１０４では、電力の取引を実行する。自動取引の場合は、取引実行部１６が自動で取引を実行する。手動取引の場合は、ユーザはステップＳ１０３で表示された画面の確認後、実行指令を入力することで、取引実行部１６が取引を実行する。
　ステップＳ１０５では、運転計画部１３がデータベース１１からＳ１０４で実行した取引の中で約定した取引履歴データを取得する。
　ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で取得した約定結果に基づいて運転計画部１３が発電設備の運転計画を更新する。
　（設備モデルベース取引計画部のフロー）
　図３は、ステップＳ１０２における設備モデルベース取引計画部１２の具体的な処理フローの例である。各ステップの具体的な処理は後述する。
　ステップＳ１０１では、データベース１１から取引履歴データ、電力市場情報データ、設備情報データを読み込む。
　ステップＳ２０２では、ステップＳ１０１で読み込んだデータを用いて出力可変範囲を算出する。
　ステップＳ２０３では、Ｓ２０２で算出した出力可変範囲に基づいて入札候補を算出する。
　ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で算出した出力可変範囲に基づいて、必須入札とその他の入札を区別する処理を行う。
　ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４で区別した必須入札、その他の入札、必須入札とその他の入札の組み合わせ入札を用いて入札最適化を行う。入札最適化は、取引による収益または利益が最大化するように最適化し、入札量と入札価格を決定する。必須入札のリスクを高く、その他の入札のリスクを低く設定することで、インバランスペナルティのリスクを含めた最適化を行うことが可能である。
　ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で最適化した結果に基づいて取引計画を作成し、取引計画をデータベース１１に保存する。
　（出力可変範囲算出）
　ステップＳ２０２について、設備モデルベース取引計画部１２が出力可変範囲算出する方法を説明する。
　出力可変範囲は、取引履歴と発電設備の制約条件から算出する。制約条件としては、発電設備の性能に起因する制約条件、電力または熱供給制約、燃料制約、電力取引市場での約定結果による制約がある。発電設備の性能に起因する制約条件とは、発電設備の最大出力と最低出力、ランプレート、起動までかかる時間、停止までかかる時間、最小駆動時間、最小停止時間を含む。
　以下では、出力可変範囲算出の例として、ランプレートから出力可変範囲を算出する方法を説明する。
　まず、出力可変範囲算出の基準時刻tを決める。基準時刻との時間差によってランプレートによる出力可変範囲が異なるため、前記基準時刻は、約定量が決まった時刻、または実際の発電時刻を基準に算出する。基準時刻tからのランプアップまたはランプダウン動作を想定し、ランプレートから次の時刻t+1の出力可変範囲の最大値Pmaxと最小値Pminを以下のように計算する。
　　Pmax(t+1)=P(t)+Δr
　　Pmin(t+1)=P(t)-Δr
ここでPmax(t+1)はt+1時刻における出力最大値、Pmin(t+1)はt+1時刻における出力最小値、P(t)は基準時刻tにおける発電量、Δrはランプレートによるt+1時刻における出力変化量である。出力可変範囲Prは、Pmax(t+1)- Pmin(t+1)である。
　図４は、ある時刻ｔ＋１における出力可変範囲を、基準時刻をtとして算出した例である。
　PmaxとPminが、設備仕様上の最大出力以上または最低出力以下の場合は、Pmaxは設備仕様上の最大出力であり、Pminは設備仕様上の最低出力であるとする。
　起動に要する時間、停止に要する時間、最小駆動時間、最小停止時間は、時間に依存する制約条件である。設備によっては、最小駆動時間を満たさなければいけない設備があり、データベース１１に保存した発電設備の運転時間から、最小駆動時間の制約により停止ができない場合は、Pminは設備仕様上の最低出力を下限とする。発電設備の連続運転時間が最小駆動時間より長い場合は、Pminはゼロとする。
　設備によっては、電力または熱供給制約がある場合がある。例えば、コジェネレーションシステムでは、熱供給を満たすための発熱量により発電量が決まってしまう場合がある。この場合であっても、ボイラまたは蓄熱設備があれば該設備からの発熱量を加味することで出力可変範囲を計算できる。
　また、石炭、天然ガスなどの燃料が必要な場合は、燃料購入契約条件によって使用可能な燃料量が制限される。
　また、電力取引による約定結果を出力可変範囲算出に用いる。たとえば、出力可変範囲を算出する時刻の商品の前後の時刻の商品が約定、または暫定的に最終約定とみなす場合は、その約定量を満たすように、ステップＳ２０２においてある時刻の商品の出力可変範囲を算出する。
　以上の様々な制約条件を満たすように出力可変範囲を算出する。そのために、それぞれの制約の範囲を発電量に換算して、出力可変範囲の最大値を、それぞれの制約の範囲の最大値を発電量に換算した値の最小値とし、出力可変範囲の最小値を、それぞれの制約の範囲の最小値を発電量に換算した値の最大値とする。
　（入札候補算出）
　入札候補算出部１２２は、ステップＳ２０２で算出した出力可変範囲に基づいて、ステップＳ２０３で入札候補を算出する。入札条件には、入札量が含まれる。この際、各商品単独について入札候補を算出し、商品間の影響は後述する最適化処理を行う際に評価する。
　入札候補は、市場価格と発電コストと他市場での約定価格を基準に抽出する。市場価格が発電コストと他市場での約定価格より高い場合は、出力可変範囲の最大値から約定量を減算した値を売りの入札候補を算出する。市場価格が発電コストと他市場での約定価格より低い場合は、約定量から出力可変範囲の最小値を減算した値を買いの入札候補を算出する。
　（入札種類判定処理）
　入札種類判定部１２３は、ステップＳ２０３で算出した入札候補の種類をステップ２０４で判定する。Ｓ２０４の処理を、図５から図８を用いて説明する。
　図５及び図６は、必須入札を説明するための図である。図５は売り注文の必須入札、図６は買い注文の必須入札の例を表す。
　図５のように時刻t+1の商品において約定量が出力可変範囲より低い場合は、出力可変範囲の最小値から約定量を減算した値を必須入札とする。また図６のように、約定量が出力可変範囲の最大値を超えた場合は、約定量から出力可変範囲の最大値を減算した値を必須入札とする。
　図７は、約定量が出力可変範囲内にある場合である。売り注文とする場合は、出力可変範囲の最大値から約定量を減算した値をその他の入札とする。買い注文をする場合は、出力可変範囲の最小値から約定量を減算した値をその他の入札とする。
　図８は、必須入札とその他の入札を組み合わせた場合である。約定量が出力可変範囲の最小値以下であるため、出力可変範囲の最小値から約定量を減算した値を必須入札とするが、その他の入札を足すことで入札量を増やすことが可能である。この入札方式による入札を組み合わせ入札とする。
　入札種類判定部１２３は、ステップＳ２０３で算出した入札候補が、必須入札、その他の入札、組合せ入札のいずれであるかを判定する。
　（入札最適化）
　設備モデルベース取引計画部１２は、ステップＳ２０５で入札最適化を行う。
　入札最適化時は、各入札の入札価格および入札量を設定する。入札価格は価格予測に基づいて収益または利益が最大化するように最適化する。
　入札価格の予側が困難である場合には、リアルタイムの電力市場情報に基づいて設定する入札価格は、限界費用にマージンを足した値とする。マージンは固定値を用いても良く、あるいは、市場状況の変動に合わせて動的に設定しても良い。また、マージンは、必須入札、その他の入札、組み合わせ入札の入札リスクに応じて設定しても良い。入札リスクは各入札が最終入札であると仮定し、入札不成立によってインバランスペナルティを支払う危険度である。
　入札リスクは、必須入札のリスクを１とし、その他の入札は０、組み合わせ入札は必須入札とその他の入札の割合によって算出できる。また、リスク分布を設定し、入札量に応じてリスクを算出しても良い。特に、その他の入札の場合には、その他の入札による約定量がPmaxまたはPminに近いと出力可変範囲算出誤差によるインバランスペナルティのリスクがあるため、その他の入札による約定量がPmaxまたはPminに近くなるほど、リスクが高くなるようにリスク分布を設定すると良い。
　各取引の入札量は、入札候補から取りうる入札の組み合わせを探索し、価格予測に基づいて収益または利益が最大化になるように最適化する。取り得る入札の組み合わせは、収益または利益が大きい複数の商品に、Ｓ２０２と同様の制約条件を評価しながら順に複数の商品をそれぞれ追加していくことで組み合わせを探索する。
　（画面表示）
　図９は、画面表示部１４による推奨取引確認画面の例である。推奨取引確認画面Ｃ０は、設定ボタンＣ１、約定量確認画面Ｃ２、電力市場情報画面Ｃ３、推奨取引確認画面Ｃ４で構成される。必要に応じて他の画面を追加しても良い。
　図１０は、設定画面Ｃ１１の例である。ユーザが推奨取引確認画面Ｃ０で設定ボタンＣ１をクリックすると画面表示部１４は設定画面Ｃ１１を表示する。設定画面Ｃ１１では、取引モードを自動または手動から選択することができる。
　約定量確認画面Ｃ２は約定量と推奨取引を表示する。約定量確認画面Ｃ２は全約定量確認画面Ｃ２1と個別約定量確認画面Ｃ２２を含む。
　図１１は全約定量確認画面Ｃ２１の例である。全約定量確認画面Ｃ２１は日、週、月、年などの表示単位を選択でき、画面表示部１４は全約定量確認画面Ｃ２１に表示単位における全約定量を表示する。また、各市場での約定量を区別して表示する。
　図１２は個別約定量確認画面Ｃ２２の例である。個別約定量確認画面Ｃ２２では時刻が選択でき、画面表示部１４は個別約定量確認画面Ｃ２２に各時刻の約定量と推奨取引を表示する。ユーザは全約定量確認画面Ｃ２１で各時刻をクリックすることによって個別約定量確認画面Ｃ２２の画面を各時刻の内容に変更することができる。必須入札の場合、必須入札が必要な理由も表示する。
　図１３は電力市場情報画面Ｃ３の例である。画面表示部１４は電力市場情報画面Ｃ３に、時間前市場における市場価格と、買いと売りの注文量と価格を表示する。また、市場価格の予測値も表示する。推奨取引は、市場価格や市場価格の予測値を含む電力市場情報上に表示され、電力市場情報と推奨取引が簡単に比較できる。
　図１４は推奨取引確認画面Ｃ４の例である。ユーザは表示単位と対象日と商品が選択できる。例えば対象日を選択し、表示単位を１日と選択する場合、画面表示部１４は推奨取引確認画面Ｃ４に対象日の一日の推奨取引を表示する。商品を選択する場合は、前記推奨取引を検索し、前記商品をユーザがスクロール動作しないで確認可能な位置に表示する。推奨取引の表示項目は、商品、bid/offer、入札価格、発電コスト、入札量、入札種類、入札リスク、売上、入札前ポジション、入札後ポジションを含むようにしてもよい。画面表示部１４は要約欄に推奨取引による売上の変化の合計をグラフで表示する。設定画面Ｃ１１で手動取引を選択した場合に、ユーザはＣ４１またはＣ４２により推奨取引の実行可否を選択できる。
　（効果）
　以上のような実施形態によれば、発電設備の性能に起因する制約条件、電力または熱供給制約、燃料制約、電力取引市場での約定結果による制約によって、出力可変範囲を算出し、入札候補の種類を判定することで、インバランスペナルティを把握し、インバランスペナルティが発生する入札の入札条件を緩和することで、インバランスペナルティを低減した取引ができる。また、電力市場情報と推奨取引を同一の画面上に表示することで、ザラバ方式の時間前市場においてユーザは推奨取引と動的に変化する電力市場情報を同時に把握することができ、推奨取引の選択および実行を支援することができる。
１：電力取引支援装置
１１：データベース
１２：設備モデルベース取引計画部
１３：運転計画部
１４：画面表示部
１５：状態監視部
１６：取引実行部

Claims (13)

  1. 　発電設備の出力可変範囲を算出する出力可変範囲算出部と、
    　前記出力可変範囲に基づいて、電力取引の候補となる入札候補を算出する入札候補算出部と、
    　前記出力可変範囲と約定量の関係に基づいて前記入札候補の種類を判定する入札種類判定部と、
    　前記入札候補と前記入札候補の種類に基づいて入札量と入札価格を算出する入札最適化部と、
    　前記入札量と前記入札価格に基づいて入札を実行する取引実行部と
    　を備えることを特徴とする電力取引支援装置。
  2. 　前記出力可変範囲算出部は、前記発電設備の制約条件と、電力市場における過去の取引履歴に基づいて、出力可変範囲の上限値と下限値を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
  3. 　前記出力可変範囲算出部は、算出した上限値が前記発電設備の最大出力以上である場合は前記最大出力を前記上限値とし、算出した下限値が前記発電設備の最小出力以下である場合前記最小出力を前記下限値とする
    　ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
  4. 　前記入札種類判定部は、約定量が前記出力可変範囲外である場合の入札を第１の入札、前記約定量が前記出力可変範囲内である場合の入札を第２の入札、前記第１の入札と前記第２の入札を組み合わせた入札を前記第３の入札としたとき、前記入札候補の種類を前記第１の入札、前記第２の入札または第３の入札のいずれかであることを判定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
  5. 　前記入札種類判定部は、前記第１の入札、前記第２の入札または第３の入札のそれぞれについて、入札リスクを算出し、
    　前記入札最適化部は、算出した入札リスクに基づいて、前記入札量と前記入札価格を算出する
    　ことを特徴とする請求項４に記載の電力取引支援装置。
  6. 　前記出力可変範囲算出手段は、電力取引所の取引履歴データと、設備情報データを用いて出力可変範囲を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
  7. 　前記入札最適化部が算出した前記入札量及び前記入札価格と、電力市場の市場価格とを表示する画面表示部
    　を備えることを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
  8. 　発電設備の出力可変範囲を算出し、
    　前記出力可変範囲に基づいて、電力取引の候補となる入札候補を算出し、
    　前記出力可変範囲と約定量の関係に基づいて前記入札候補の種類を判定し、
    　前記入札候補と前記入札候補の種類に基づいて入札量と入札価格を算出し、
    　前記入札量と前記入札価格に基づいて入札を実行する
    　ことを特徴とする電力取引支援方法。
  9. 　前記発電設備の制約条件と、電力市場における過去の取引履歴に基づいて、出力可変範囲の上限値と下限値を算出する
    　ことを特徴とする請求項８に記載の電力取引支援方法。
  10. 　算出した上限値が前記発電設備の最大出力以上である場合は前記最大出力を前記上限値とし、算出した下限値が前記発電設備の最小出力以下である場合前記最小出力を前記下限値とする
    　ことを特徴とする請求項９に記載の電力取引支援方法。　
  11. 　約定量が前記出力可変範囲外である場合の入札を第１の入札、前記約定量が前記出力可変範囲内である場合の入札を第２の入札、前記第１の入札と前記第２の入札を組み合わせた入札を前記第３の入札としたとき、前記入札候補の種類を前記第１の入札、前記第２の入札または第３の入札のいずれかであることを判定する
    　ことを特徴とする請求項８に記載の電力取引支援方法。
  12. 　前記第１の入札、前記第２の入札または第３の入札のそれぞれについて、入札リスクを算出し、
    　算出した入札リスクに基づいて、前記入札量と前記入札価格を算出する
    　ことを特徴とする請求項１１に記載の電力取引支援方法。
  13. 　電力取引所の取引履歴データと、設備情報データを用いて出力可変範囲を算出する
    　ことを特徴とする請求項８に記載の電力取引支援方法。
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